黃仁勛：串行計算過時并行計算是未來

記者：現在的GPU與最新的四核CPU相比的話，第二代TeslaGPU處理器能否以大約1/20的功耗以及1/10的成本實現同等級的性能？NVIDIA將來會有哪些方法來推廣Tesla產品？

黃仁勛：GPU+CPU這樣一個架構一方面它的計算性能非常高，同時它的耗電量又非常低。這是一個常識，如果你用比較合適的處理器來處理一定的任務的話，那你的速度一定會更快一些。中國幾乎每一個孩子都知道，如果你玩計算機游戲的話，性能最高、最好的辦法就是用GPU。我們實際上推出的GPU產品是一個通用運算的GPU，因為我們在設計的時候就有一個想法，現在已經實現了，不僅僅它可以用來玩游戲，另外還有一點，它可以解決高性能的數學的計算。

    梁教授、劉教授，還有楊教授他們做的中心有一點，在幾年以前，他們就意識到科學計算的重要性。GPU在科學計算當中，幾乎所有的人都認識到如何用GPU去高性能計算是效率非常高的。在全球比較領先的關于高性能計算的一本雜志叫《HPC Wire》，他們就在這個星期發表了一篇文章，用GPU去進行高性能計算是世界上現在最重要的趨勢。

    現在這個使用CPU+GPU的異構計算的趨勢已經變得非常清晰，但是在兩年以前，使用現在的架構風險是非常大的。劉教授和楊教授在兩年以前就看到了這一點，就是從事視覺方面的嘗試，他們是非常有遠見的。對于劉博士和楊博士非常的贊賞，在這里再一次恭喜他們，因為他們的遠見，他們創造了世界上最快的超級計算機。

    天河一號A現在已經設定在世界上高性能計算機的一個新的標準，也提升的人們對高性能計算的期望和期待值。中國政府非常有遠見，一直在鼓勵高性能計算和利用高性能計算做科學的探索和發現，在這方面不斷的投資，這是非常有遠見的。

    今天在高性能計算方面投資非常的重要，因為高性能計算實際上是科學探索和科學發展的一個有效的工具。在高性能計算方面投資，和我們現在在投資建立公路、投資汽車、投資互聯網一樣，對于未來非常重要。今天投資高性能計算可以引領我們不斷的發掘、探索新的科學和新的技術。今天科學家們在這里從事著高性能計算工作，不僅僅是對科學家來說非常的重要，對所有的業界都是非常重要的。

    劉博士剛才提到，有很多在高性能計算方面的應用，比如生命科學，發現新的藥物，延續人們的生命，保護人們的生命。他也介紹了運用超級計算機設計更好的汽車。也介紹到我們可以利用高性能計算機去制造和創造今天的電影或者電視連續劇。所以很顯然，超級計算對于我們現在生活和工作當中的各個方面都顯得非常重要。這也是為什么目前Tesla在全球所有主要的超級計算機當中都有應用，而且非常成功的原因。

    我們的戰略是鼓勵所有的公司都在他們公司內部開始使用基于Tesla的超級計算機，通過這些，他們不僅僅可以加速和開發他們的產品和設計，也可以縮短他們的產品進入市場所需的時間。目前，在全球前10個最高效的超級計算機中有7個是基于Tesla的。全球十大最高效的超級計算機，其中有7臺是基于Tesla。所以這就呈現了一種趨勢，這個趨勢就是未來，越來越多的公司或者所有的公司，他們的超級計算機都會是基于Tesla的。我們相信Tesla超級計算機會占有很大的市場。這也是為什么我們和全球領先的公司，比如HP、IBM、戴爾公司、Cray，Silicon Graphic，還有浪潮，一起不僅把超級計算機，也把基于Tesla的高性能工作站帶到市場上。現在可以在全球任何一個國家，通過任何一家計算機廠商去購買基于Tesla的超級計算機。

    希望回答了你的問題。謝謝！

記者：現在硬件的銷售越來越依賴于應用方面的拓展，所以我想問一下，NVIDIA在應用方面有沒有想要做一個平臺，類似于蘋果的應用商店，把整個程序移植到和硬件的使用者聯系到一起？

黃仁勛：你說的不錯，在推廣新的硬件產品的時候，一定需要軟件的幫助。我們投入了大量的資源去傳播新的信息和技術，就是怎么樣用并行的技術去編程。GPU是并行的，CPU是串行的，CPU每一次只能做一個工作， GPU可以同時做很多的工作。

    一方面，我們要建立一個全新的架構，在并行計算當中擁有非常高的效率。另外一方面，我們也要去推廣和教育全球所有的技術人員和編程人員怎么樣運用新的方法，通過并行計算進行編程。針對CUDA的編程語言推廣已經持續了一段時間，現在全球有400多個大學已經開始把CUDA作為他們的教程。現在針對CUDA的教學書籍和參考書籍也非常多，有漢語、日語英語，還有俄語，不同語言的版本。

    現在全球目前有超過10萬余個CUDA的注冊編程人員。很多其他的主要領先軟件廠商，他們新的軟件也都支持CUDA，比如說像Adobe一個新的軟件叫Creative Sweet。第一個用于科學研究的計算軟件叫Matlab，他們也支持CUDA。全球業內知名的工程設計以及模擬方面的軟件叫Ansys，他們也全線支持CUDA。另外全球先進的流體力學模擬軟件Amber也支持CUDA。全球目前數字創作當中最強的軟件3Ds MAX也支持CUDA。我們現在還有很多的開發工作在做，還有很多的軟件需要逐漸的擴展到CUDA編程中去。

    全球在CUDA軟件的開發和推廣方面，發展速度是非常快的。現在全球最快的超級電腦里面有CUDA，世界上最快的超級計算機里面有CUDA，日本的最快超級計算機里面有CUDA，俄國、美國的最快超級計算機都有CUDA。這個時候，軟件開發人員如果他們需要超級計算機做軟件的時候，他也需要了解和學習CUDA。另外一方面非常重要的是，全球幾乎所有的個人電腦里面都有CUDA的芯片。蘋果、聯想、戴爾、HP，幾乎所有的公司都推廣CUDA，如果你在這些商店去買計算機的話，里面都有CUDA的推廣人員。所以CUDA無處不在。

    有一點非常的重要，在這些企業應用當中，有很多不同的應用程序，但是一個或者兩個應用程序占用了CPU 70%、80%、90%甚至更高的計算能力，一兩個程序幾乎使用了所有的計算能力。不是所有的程序都同樣的重要，如果能夠針對這一兩個非常重要的應用提高它的效能，其實能夠整體極大的提高他們計算的效能。